Cours sur les réseaux neuronaux

212 Cours

PyTorch for Deep Learning

PyTorch pour l'apprentissage profond Apprenez PyTorch et devenez un ingénieur en apprentissage profond compétent. Ce cours sur PyTorch est un guide étape par étape conçu pour vous aider à développer vos propres modèles d'apprentissage profond. Le programme comprend des sujets essentiels tels que la vision par ordinateur, les réseaux de neurones.
course image

AWS SimuLearn: TensorFlow and Computer Vision

AWS SimuLearn : TensorFlow et Vision par Ordinateur AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations pilotées par l'IA générative à une pratique pratique pour aider les individus à apprendre à traduire les problèmes commerciaux en solutions techniques grâce à la simulation de dialogue entre un client et un pr.
course image

Generative AI: Introduction to Large Language Models

IA Générative : Introduction aux Grands Modèles de Langage | LinkedIn Learning Titre du cours : IA Générative : Introduction aux Grands Modèles de Langage Description : Acquérez une connaissance de base sur le fonctionnement des grands modèles de langage et d'autres modèles d'IA générative. Université : Fournie par LinkedIn Learnin.
course image

Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)

Introduction aux Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) Obtenez une meilleure compréhension des Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN). Apprenez comment les GAN sont créés, entraînés, et leur capacité à générer de nouveaux médias. Ce cours est offert par LinkedIn Learning via la plateforme universitaire. Catégorie.
course image

AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)

Dans ce cours d'introduction au programme de base pour les ingénieurs en ML associés d'AWS, vous examinez les concepts de base de l'apprentissage automatique (ML) et étudiez l'évolution de l'apprentissage automatique et de l'IA. Vous explorez les premières étapes du cycle de vie du ML, identifiant un objectif commercial et formulant un problème de.
course image

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)

Dans ce cours d'introduction du curriculum AWS ML Engineer Associate, nous passerons en revue les bases de l'apprentissage automatique (ML) et examinerons l'évolution du ML et de l'IA. En tant que première étape du cycle de vie du ML, nous identifierons les objectifs commerciaux et formulerons des problèmes de ML en fonction de ces objectifs comm.
course image

IA para todos: domina los conceptos básicos

Dans ce MOOC, vous apprendrez ce qu'est l'IA et comprendrez ses applications et cas d'utilisation ainsi que la manière dont elle transforme nos vies. Vous explorerez les concepts de base de l'IA, comme l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux, ainsi que les cas d'utilisation et les applications de l'IA. Vous s.
course image

Introduction to On-Device AI

Introduction à l'IA sur Appareil Alors que l'IA dépasse le cloud, l'inférence sur appareil se développe rapidement pour inclure les smartphones, les appareils IoT, les robots, les casques AR/VR et bien plus encore. Des milliards d'appareils mobiles et d'autres dispositifs en périphérie sont prêts à exécuter des modèles d'IA optimisés. Ce cours v.
course image

Object Detection Recognition and Tracking

Détection, Reconnaissance et Suivi d'Objets Les applications de vision par ordinateur peuvent automatiser et améliorer l'analyse et l'interprétation des données visuelles au-delà des capacités humaines. Ce cours vous apprendra comment les classificateurs d'images peuvent effectuer la détection, la reconnaissance et le suivi d'objets à l'aide de T.
course image

Troubleshooting and Improving Neural Network Performance

Dépannage et Amélioration des Performances des Réseaux de Neurones Ce cours vous enseignera le dépannage et l'optimisation des performances des réseaux de neurones du point de vue d'un data scientist. Comprenez différentes techniques de dépannage pour les réseaux de neurones et comment améliorer efficacement les performances de ces derniers. Da.
course image

Qui est un développeur de réseau neuronal ?

Un développeur de réseau neuronal conçoit et programme des systèmes matériels et logiciels qui fonctionnent sur le principe du cerveau humain (réseaux neuronaux).

Introduction aux cours de réseau neuronal

Un développeur de réseau neuronal est un programmeur qui crée des logiciels pour des modèles mathématiques qui fonctionnent sur le principe du système nerveux d'un organisme vivant.

Un réseau neuronal est un programme informatique construit sur le modèle de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ses neurones artificiels constituants sont de minuscules fonctions mathématiques qui effectuent des actions computationnelles - reçoivent de l'information, la traitent et la comparent, et la transmettent. Un réseau neuronal n'est pas programmé dans le sens habituel du terme une fois pour toutes - il apprend en chargeant et en traitant constamment d'énormes ensembles de données. À cette fin, des algorithmes spéciaux sont utilisés, qui sont créés par le développeur du réseau neuronal. En conséquence, un réseau neuronal artificiel peut comparer des données, trouver des modèles et en faire ses propres conclusions, classer les informations, prédire des événements, reconnaître des images, la parole.

La tâche d'un développeur de réseau neuronal est de créer un programme capable d'apprendre et de lui apprendre à apprendre. Des exemples des résultats du travail des développeurs de réseaux neuronaux après les cours de réseau neuronal incluent les chatbots, les assistants vocaux, les générateurs de texte, les applications mobiles capables de reconnaître les visages sur les photos ou les émotions dans les vidéos, les systèmes de navigation pour les voitures sans pilote, les systèmes de détection de défauts lors de la maintenance, etc.

Chemins de carrière et parcours d'apprentissage

Comme, en gros, la création de réseaux neuronaux est l'une des spécialisations étroites d'un spécialiste en science des données, la connaissance de base d'un développeur de réseau neuronal est la science des grandes données (modélisation des données, évaluation de la qualité des algorithmes et des modèles de prévision). Aussi inclus dans le bassin de connaissances sont :

Beaucoup de conférences sur les réseaux neuronaux peuvent être trouvées sur YouTube. Souvent, après la vidéo, les passionnés d'apprentissage machine font une analyse détaillée du matériel. Il existe sur Internet des applications didactiques (comme le cours de réseau neuronal artificiel) avec des architectures prêtes à l'emploi qui démontrent clairement ce qui se passe à l'intérieur d'un réseau neuronal et donnent des instructions sur la manière de l'intégrer dans un projet spécifique.

Avantages et caractéristiques des cours

Examinons les principaux avantages des cours de réseaux neuronaux et d'apprentissage profond :

Ce ne sont là que quelques-uns de nos avantages.

Processus d'inscription

Vous pouvez nous envoyer un courriel et vous inscrire à nos leçons en ligne dès maintenant. Vous pouvez suivre un cours de réseau neuronal profond sur l'une des plateformes éducatives. Ces cours sont conçus pour des personnes sans formation particulière, ils sont donc adaptés à la plupart des gens. La formation en ligne est généralement axée sur la pratique - cela vous permet de rapidement constituer votre portfolio et d'obtenir un emploi immédiatement après la formation !